填充右边的Student函数,完成以下功能: 在一个二分类问题中,给定标签a和预测值b,返回Recall值。 参数说明 a:numpy一维数组,形状是(n,),表示标签。 b:numpy一维数组,形状是(n,),表示预测结果。 返回要求 返回Recall,float类型。
时间: 2024-02-13 15:05:58 浏览: 24
以下是填充后的代码:
```python
import numpy as np
def Student(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float:
TP = np.sum((a == 1) & (b == 1))
FN = np.sum((a == 1) & (b == 0))
recall = TP / (TP + FN)
return recall
```
该函数的实现过程如下:
1. 首先,我们计算真正例(True Positive,TP)的数量,即标签为1且预测值也为1的样本数量,使用np.sum函数实现。
2. 然后,我们计算假反例(False Negative,FN)的数量,即标签为1但预测值为0的样本数量,同样使用np.sum函数实现。
3. 最后,我们计算Recall值,即TP占所有真实为1的样本数量的比例,这里使用了Recall的计算公式:Recall = TP / (TP + FN)。
4. 最后,我们返回Recall值作为函数的输出。
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用python语言写一个在二分类问题中描述避免建筑物阴影识别率的问题
可以使用以下代码来解决这个问题:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def avoid_building_shadow(y_true, y_pred):
# 将建筑物阴影的预测结果设为负类
y_pred[y_pred == 1] = 0
# 计算混淆矩阵
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
# 计算准确率和召回率
accuracy = (tn + tp) / (tn + fp + fn + tp)
recall = tp / (tp + fn)
return accuracy, recall
```
这个函数将建筑物阴影的预测结果设为负类,然后计算混淆矩阵、准确率和召回率。这样可以避免建筑物阴影对分类器的影响,提高分类器的性能。
用python代码实现功能:已经计算出precision和recall的很多组值,请计算平均精确率AP
假设已经有一个列表 `precisions` 存储了多组精确率,另一个列表 `recalls` 存储了对应的多组召回率。可以使用以下代码计算平均精确率 AP:
```python
import numpy as np
# 假设已经有了多组精确率和召回率
precisions = [0.8, 0.7, 0.9]
recalls = [0.6, 0.5, 0.7]
# 计算每组精确率和召回率对应的面积
areas = [precisions[i] * (recalls[i+1] - recalls[i]) for i in range(len(precisions)-1)]
areas.append(precisions[-1] * recalls[-1])
# 计算平均精确率 AP
ap = np.sum(areas)
```
这里使用了 NumPy 库,如果没有安装可以通过 `pip install numpy` 命令进行安装。